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Enregistrement W2170296099 · doi:10.12927/hcq.2005.17656

Patient Safety Culture Measurement and Improvement: A "How To" Guide

2005· article· en· W2170296099 sur OpenAlexaffabout
Mark T. Fleming

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPatient safetyBest practiceOrganizational cultureSafety cultureHealth administrationNursingMedicinePsychologyHealth carePublic relationsPolitical sciencePublic healthManagementLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

is widely accepted that the desired improvements in patient safety require a change in the culture within healthcare (CPSI 2004; IOM 2000; NPSA 2004). The Institute of Medicine (IOM) report “To Err Is Human” concluded that “the status quo is no longer acceptable ... Health care organizations must develop a culture of safety” (IOM 2000: 14). In the UK, building a safety culture is the first step of the National Patient Safety Agency’s (NPSA) seven-step guide to improving patient safety. In Canada, safety culture is one of the Canadian Council on Health Services Accreditation’s (CCHSA) five patient safety goals and required organizational practices. It is therefore important that senior administrators and clinical managers have a sound understanding of safety culture, so that they can make informed decisions about improvement strategies. The recognition of the importance of cultural factors is based on research conducted in other high reliability industries such as nuclear power and petrochemical processing. The investigation into the Chernobyl disaster concluded that a poor safety culture at the facility was a significant causal factor. The Advisory Committee on the Safety of Nuclear Installations produced the most widely accepted definition of safety culture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,146
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,151
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1460,151
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0160,011
Études des sciences et des technologies0,0100,022
Communication savante0,0190,028
Science ouverte0,0130,021
Intégrité de la recherche0,0190,051
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,012

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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